Analisi bibliometrica - docenti del DMIF

Introduzione

Che cosa è la bibliometria?

La bibliometria è l’applicazione dell’analisi quantitativa e della statistica alle pubblicazioni, come gli articoli delle riviste, e ai relativi conteggi delle citazioni. La valutazione quantitativa dei dati relativi alle pubblicazioni e alle citazioni è oggi utilizzata in quasi tutti i campi scientifici per valutare la crescita, la maturità, gli autori di punta, le mappe concettuali e intellettuali, le tendenze di una comunità scientifica.

La bibliometria è utilizzata anche nella valutazione delle prestazioni della ricerca, soprattutto nei laboratori universitari e governativi, e anche da responsabili politici, direttori e amministratori della ricerca, specialisti dell’informazione e bibliotecari, e dagli stessi studiosi.

La libreria Bibliometrix supporta l’analisi di questi dati in 3 punti chiave:

  • importazione e conversione ad un formato adatto ad R;

  • analisi bibliometrica di base di un dataset di pubblicazioni;

  • costruzione matrici per l’analisi di co-citazioni, accoppiamenti, collaborazioni e co-parole. Le matrici sono i dati di input per eseguire l’analisi delle reti, l’analisi delle corrispondenze multiple e qualsiasi altra tecnica di riduzione dei dati.

Fonte dei dati

I dati analizzati in questo progetto sono stati scaricati da Scopus, uno dei principali dabatase bibliografici. Sono stati selezionati 31 autori del DMIF, tra docenti e dottorandi.

Ogni entry del dataframe contiene, per ogni articolo: la lista di autori, il titolo del documento, la sorgente di pubblicazione, il tipo di documento, le parole chiavi degli autori, le references, il numero di citazioni, l’anno…

Analisi bibliometrica

Analisi descrittiva dataframe

Il primo passo consiste nell’effettuare un’analisi descrittiva dei dati bibliografici.

La funzione biblioAnalysis calcola le principali misure bibliometriche e ritorna un oggetto della classe “bibliometrix”.

Functions summary and plot

Per riassumere i risultati principali dell’analisi bibliometrica, utilizzare la funzione generica summary. Essa visualizza le informazioni principali sulla struttura dei dati bibliografici e diverse tabelle, come la produzione scientifica annuale, i principali manoscritti per numero di citazioni, gli autori più produttivi, i Paesi più produttivi, le citazioni totali per Paese, le fonti più rilevanti (riviste) e le parole chiave più rilevanti.

La tabella delle informazioni principali descrive le dimensioni della raccolta in termini di numero di documenti, numero di autori, numero di fonti, numero di parole chiave, durata e numero medio di citazioni.

Inoltre, vengono mostrati diversi indici di co-autorialità. In particolare, l’indice Autori per articolo è calcolato come rapporto tra il numero totale di autori e il numero totale di articoli. L’indice Co-Autori per articolo è calcolato come numero medio di co-autori per articolo. In questo caso, l’indice tiene conto delle presenze degli autori, mentre per gli “autori per articolo” un autore, anche se ha pubblicato più di un articolo, viene conteggiato una sola volta. Per questo motivo, l’indice Autori per articolo ≤ Coautori per indice di articolo.

L’indice di collaborazione (CI) è calcolato come Totale autori di articoli con più autori/Totale articoli con più autori (Elango e Rajendran, 2012; Koseoglu, 2016). In altre parole, l’indice di collaborazione è un indice di coautori per articolo calcolato solo sulla serie di articoli con più autori.

(cose kaggle) Sebbene la bibliometria sia nota soprattutto per quantificare la produzione scientifica e misurarne la qualità e l’impatto, è utile anche per visualizzare e analizzare le strutture intellettuali, concettuali e sociali della ricerca, nonché la loro evoluzione e gli aspetti dinamici.

In questo modo, la bibliometria mira a descrivere come sono strutturate specifiche discipline, domini scientifici o campi di ricerca e come si evolvono nel tempo. In altre parole, i metodi bibliometrici aiutano a mappare la scienza (la cosiddetta mappatura della scienza) e sono molto utili nel caso della sintesi delle ricerche, soprattutto per quelle sistematiche.

La bibliometria è una scienza accademica fondata su un insieme di metodi statistici che possono essere utilizzati per analizzare quantitativamente i big data scientifici e la loro evoluzione nel tempo e scoprire informazioni. La struttura di rete è spesso utilizzata per modellare l’interazione tra autori, documenti/articoli, riferimenti, parole chiave, ecc.

Bibliometrix è un software open-source per automatizzare le fasi di analisi e visualizzazione dei dati. Dopo aver convertito e caricato i dati bibliografici in R, Bibliometrix esegue un’analisi descrittiva e diverse analisi della struttura della ricerca.

L’analisi descrittiva fornisce alcune istantanee sullo sviluppo annuale della ricerca, i primi “k” autori produttivi, i documenti, i Paesi e le parole chiave più rilevanti.



MAIN INFORMATION ABOUT DATA

 Timespan                              1987 : 2024 
 Sources (Journals, Books, etc)        386 
 Documents                             1251 
 Annual Growth Rate %                  5.78 
 Document Average Age                  11 
 Average citations per doc             13.63 
 Average citations per year per doc    1.157 
 References                            28512 
 
DOCUMENT TYPES                     
 article               446 
 book                  1 
 book chapter          41 
 conference paper      703 
 data paper            1 
 editorial             40 
 erratum               2 
 note                  1 
 review                15 
 short survey          1 
 
DOCUMENT CONTENTS
 Keywords Plus (ID)                    6244 
 Author's Keywords (DE)                1972 
 
AUTHORS
 Authors                               1012 
 Author Appearances                    4233 
 Authors of single-authored docs       17 
 
AUTHORS COLLABORATION
 Single-authored docs                  77 
 Documents per Author                  1.24 
 Co-Authors per Doc                    3.38 
 International co-authorships %        32.93 
 

Annual Scientific Production

 Year    Articles
    1987        1
    1988        1
    1989        1
    1990        1
    1991        3
    1993        4
    1994        5
    1995       12
    1996        7
    1997       10
    1998       11
    1999        9
    2000       15
    2001       17
    2002       25
    2003       23
    2004       44
    2005       29
    2006       35
    2007       49
    2008       54
    2009       60
    2010       46
    2011       44
    2012       40
    2013       32
    2014       50
    2015       58
    2016       55
    2017       60
    2018       85
    2019       59
    2020       73
    2021       62
    2022       76
    2023       87
    2024        8

Annual Percentage Growth Rate 5.78 


Most Productive Authors

   Authors        Articles Authors        Articles Fractionalized
1    MONTANARI A       196  CHITTARO L                       77.7
2    CHITTARO L        161  MONTANARI A                      57.5
3    MIZZARO S         130  MIZZARO S                        41.0
4    DOVIER A          118  POLICRITI A                      39.8
5    POLICRITI A       109  DOVIER A                         39.8
6    MICULAN M          83  MICULAN M                        37.4
7    PIAZZA C           81  PIAZZA C                         26.6
8    PICIARELLI C       57  LANCIA G                         26.1
9    FORESTI GL         56  FRANCESCHET M                    22.3
10   FONTANA F          55  BRAJNIK G                        21.2
11   LANCIA G           55  FONTANA F                        17.4
12   PONTELLI E         55  FORMISANO A                      17.2
13   FORMISANO A        54  PICIARELLI C                     16.8
14   SALA P             52  PONTELLI E                       15.3
15   SCIAVICCO G        52  FORESTI GL                       15.3


Top manuscripts per citations

                                        Paper                                    DOI  TC TCperYear   NTC
1  CORNIA M, 2018, IEEE TRANS IMAGE PROCESS            10.1109/TIP.2018.2851672      385     55.00 26.76
2  CHITTARO L, 2007, COMPUT EDUC                       10.1016/j.compedu.2005.06.002 286     15.89 11.90
3  BUTTUSSI F, 2018, IEEE TRANS VISUAL COMPUT GRAPHICS 10.1109/TVCG.2017.2653117     276     39.43 19.18
4  CHITTARO L, 2015, IEEE TRANS VISUAL COMPUT GRAPHICS 10.1109/TVCG.2015.2391853     250     25.00 15.76
5  CHITTARO L, 2006, COMPUTER                          10.1109/MC.2006.109           248     13.05  7.72
6  NADALIN F, 2012, BMC BIOINFORM                      10.1186/1471-2105-13-S14-S8   245     18.85 13.74
7  PICIARELLI C, 2006, PATTERN RECOGN LETT             10.1016/j.patrec.2006.02.004  218     11.47  6.79
8  JENSEN CS, 1998, LECT NOTES COMPUT SCI              10.1007/bfb0053710            218      8.07  4.52
9  FRANCESCHET M, 2010, J INF                          10.1016/j.joi.2010.06.003     182     12.13  6.45
10 FRANCESCHET M, 2010, SCIENTOMETRICS                 10.1007/s11192-009-0021-2     172     11.47  6.10
11 FRANCESCHET M, 2011, COMMUN ACM                     10.1145/1953122.1953146       137      9.79  6.72
12 MIZZARO S, 1998, INTERACT COMPUT                    10.1016/S0953-5438(98)00012-5 136      5.04  2.82
13 BUTTUSSI F, 2008, ARTIF INTELL MED                  10.1016/j.artmed.2007.11.004  127      7.47  7.45
14 BURIGAT S, 2007, INT J HUM COMPUT STUD              10.1016/j.ijhcs.2007.07.003   123      6.83  5.12
15 DOVIER A, 2004, THEOR COMPUT SCI                    10.1016/S0304-3975(03)00361-X 117      5.57  5.11


Corresponding Author's Countries

          Country Articles    Freq SCP MCP MCP_Ratio
1  ITALY               630 0.87866 499 131     0.208
2  SWITZERLAND          12 0.01674   0  12     1.000
3  UNITED KINGDOM       11 0.01534   0  11     1.000
4  USA                   9 0.01255   0   9     1.000
5  SPAIN                 8 0.01116   0   8     1.000
6  DENMARK               7 0.00976   0   7     1.000
7  FRANCE                6 0.00837   0   6     1.000
8  MEXICO                5 0.00697   0   5     1.000
9  NETHERLANDS           5 0.00697   0   5     1.000
10 FINLAND               3 0.00418   0   3     1.000
11 ICELAND               3 0.00418   0   3     1.000
12 AUSTRALIA             2 0.00279   0   2     1.000
13 AUSTRIA               2 0.00279   0   2     1.000
14 CYPRUS                2 0.00279   0   2     1.000
15 GERMANY               2 0.00279   0   2     1.000


SCP: Single Country Publications

MCP: Multiple Country Publications


Total Citations per Country

     Country      Total Citations Average Article Citations
1  ITALY                    10704                     16.99
2  DENMARK                    224                     32.00
3  USA                        206                     22.89
4  UNITED KINGDOM             195                     17.73
5  SPAIN                      112                     14.00
6  FRANCE                      91                     15.17
7  MEXICO                      80                     16.00
8  SOUTH AFRICA                64                     64.00
9  CYPRUS                      63                     31.50
10 NETHERLANDS                 57                     11.40
11 FINLAND                     37                     12.33
12 AUSTRALIA                   34                     17.00
13 SWITZERLAND                 30                      2.50
14 ICELAND                     22                      7.33
15 POLAND                      22                     11.00


Most Relevant Sources

                                                                                                                         Sources       
1  LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (INCLUDING SUBSERIES LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LECTURE NOTES IN BIOINFORMATICS)
2  CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS                                                                                                           
3  THEORETICAL COMPUTER SCIENCE                                                                                                        
4  LEIBNIZ INTERNATIONAL PROCEEDINGS IN INFORMATICS LIPICS                                                                             
5  ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES                                                                                      
6  ELECTRONIC PROCEEDINGS IN THEORETICAL COMPUTER SCIENCE EPTCS                                                                        
7  ELECTRONIC NOTES IN THEORETICAL COMPUTER SCIENCE                                                                                    
8  EURO ADVANCED TUTORIALS ON OPERATIONAL RESEARCH                                                                                     
9  INFORMATION AND COMPUTATION                                                                                                         
10 INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMAN COMPUTER STUDIES                                                                                     
11 COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE                                                                                  
12 THEORY AND PRACTICE OF LOGIC PROGRAMMING                                                                                            
13 FUNDAMENTA INFORMATICAE                                                                                                             
14 JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION                                                                                                    
15 SPRINGERBRIEFS IN COMPUTER SCIENCE                                                                                                  
   Articles
1       245
2       115
3        31
4        28
5        26
6        25
7        24
8        16
9        15
10       14
11       13
12       13
13       12
14       10
15       10


Most Relevant Keywords

   Author Keywords (DE)      Articles         Keywords-Plus (ID)     Articles
1   EVALUATION                     30 COMPUTER CIRCUITS                   121
2   MODEL CHECKING                 26 SEMANTICS                            99
3   MOBILE DEVICES                 24 LOGIC PROGRAMMING                    96
4   VIRTUAL REALITY                24 TEMPORAL LOGIC                       95
5   INTERVAL TEMPORAL LOGIC        21 ARTIFICIAL INTELLIGENCE              91
6   CROWDSOURCING                  18 INFORMATION RETRIEVAL                71
7   DEEP LEARNING                  18 AUTOMATA THEORY                      68
8   COMPLEXITY                     17 INTERVAL TEMPORAL LOGIC              67
9   DECIDABILITY                   15 ALGORITHMS                           64
10  BISIMULATION                   14 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY       61
11  MACHINE LEARNING               14 MODEL CHECKING                       60
12  ANSWER SET PROGRAMMING         13 COMPUTER SCIENCE                     55
13  COMPUTATIONAL COMPLEXITY       13 VIRTUAL REALITY                      55
14  TREC                           13 FORMAL LOGIC                         52
15  TRAINING                       12 COMPUTATION THEORY                   50

descrivere questi grafici

Documenti per tipo

                 DT   n
1  CONFERENCE PAPER 703
2           ARTICLE 446
3      BOOK CHAPTER  41
4         EDITORIAL  40
5            REVIEW  15
6           ERRATUM   2
7              BOOK   1
8        DATA PAPER   1
9              NOTE   1
10     SHORT SURVEY   1

il tipo piu presente è il conference paper, seguito da articoli e capitoli di libro

Analisi dei riferimenti citati

La funzione citazioni genera la tabella di frequenza dei riferimenti più citati o dei primi autori più citati (dei riferimenti). (nel senso, sono tutte le references degli articoli della collezione)

Per ogni manoscritto, i riferimenti citati sono in un’unica stringa memorizzata nella colonna “CR” del data frame. Per ottenere i manoscritti più frequentemente citati:

                                                                                                                                                                                                                         [,1]
MOSZKOWSKI B., REASONING ABOUT DIGITAL CIRCUITS, (1983)                                                                                                                                                                    36
ALLEN J.F., MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS, COMMUNICATIONS OF THE ACM, 26, 11, PP. 832-843, (1983)                                                                                                         32
BRESOLIN D., GORANKO V., MONTANARI A., SCIAVICCO G., PROPOSITIONAL INTERVAL NEIGHBORHOOD LOGICS: EXPRESSIVENESS, DECIDABILITY, AND UNDECIDABLE EXTENSIONS, ANNALS OF PURE AND APPLIED LOGIC, 161, 3, PP. 289-304, (2009)   25
VENEMA Y., A MODAL LOGIC FOR CHOPPING INTERVALS, JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION, 1, 4, PP. 453-476, (1991)                                                                                                               25
HALPERN J., SHOHAM Y., A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS, JOURNAL OF THE ACM, 38, 4, PP. 935-962, (1991)                                                                                                       23
VENEMA Y., EXPRESSIVENESS AND COMPLETENESS OF AN INTERVAL TENSE LOGIC, NOTRE DAME JOURNAL OF FORMAL LOGIC, 31, 4, PP. 529-547, (1990)                                                                                      23
HALPERN J.Y., SHOHAM Y., A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS, JOURNAL OF THE ACM, 38, 4, PP. 935-962, (1991)                                                                                                     21
HILLSTON J., A COMPOSITIONAL APPROACH TO PERFORMANCE MODELLING, (1996)                                                                                                                                                     18
ALLEN J.F., MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS, COMMUN. ACM, 26, 11, PP. 832-843, (1983)                                                                                                                       17
BRESOLIN D., MONTANARI A., SCIAVICCO G., AN OPTIMAL DECISION PROCEDURE FOR RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC, JOURNAL OF AUTOMATED REASONING, 38, 1-3, PP. 173-199, (2007)                                            16

vediamo che 2 articoli di Montanari sono tra i più citati

Per ottenere i primi autori più frequentemente citati:

            [,1]
MONTANARI A 1100
ET AL        980
SCIAVICCO G  449
DOVIER A     409
MIZZARO S    393
POLICRITI A  380
SALA P       380
CHITTARO L   357
PONTELLI E   348
BRESOLIN D   345
GORANKO V    292
MICULAN M    279
PIAZZA C     253
PERON A      242
MOLINARI A   198

vediamo che gli autori più frequentemente citati sono montanari, dovier, mizzaro, policriti etc

La funzione localCitations genera la tabella di frequenza degli autori più citati localmente. Le citazioni locali misurano quante volte un autore (o un documento) incluso in questa raccolta è stato citato da altri autori presenti nella raccolta. Calcola le citazioni locali (LCS) di autori e documenti di una raccolta bibliografica.

Per ottenere gli autori locali più frequentemente citati:

         Author LocalCitations
611 MONTANARI A            685
783      SALA P            293
600   MIZZARO S            291
190  CHITTARO L            267
820 SCIAVICCO G            256
116  BRESOLIN D            228
324    DOVIER A            202
693     PERON A            194
766   ROITERO K            189
592   MICULAN M            161
605  MOLINARI A            151
696    PIAZZA C            147
712 POLICRITI A            147
109  BOZZELLI L            146
424   GORANKO V            140

Per ottenere gli articoli di questi autori: (LCS local e GCS global)

                                           Paper                          DOI Year LCS GCS
824             BRESOLIN D, 2010, J LOGIC COMPUT        10.1093/logcom/exn063 2010  33  49
203          ROITERO K, 2020, CEUR WORKSHOP PROC                              2020  30   7
208          ROITERO K, 2020, INF PROCESS MANAGE    10.1016/j.ipm.2019.102149 2020  30   7
834     MONTANARI A, 2010, LECT NOTES COMPUT SCI 10.1007/978-3-642-14162-1_29 2010  26  54
981          BRESOLIN D, 2007, J AUTOM REASONING    10.1007/s10817-006-9051-0 2007  26  37
621      BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL    10.1007/s10472-013-9376-4 2014  25  38
1172       GORANKO V, 2003, J UNIVERS COMPUT SCI                              2003  23  64
320       BOZZELLI L, 2018, ACM TRANS COMPUT LOG              10.1145/3281028 2018  22  17
515                MOLINARI A, 2016, ACTA INFORM    10.1007/s00236-015-0250-1 2016  22  42
994  BRESOLIN D, 2007, LECT NOTES COMPUT SCI-a-b 10.1007/978-3-540-70918-3_47 2007  19  29

Classifica di dominanza degli autori

La funzione dominanza calcola la classifica di dominanza degli autori come proposto da Kumar & Kumar, 2008.

Gli argomenti della funzione sono: i risultati (oggetto di classe bibliometria) ottenuti da biblioAnalisi; e k (il numero di autori da considerare nell’analisi).

         Author Dominance Factor Tot Articles Single-Authored Multi-Authored First-Authored Rank by Articles Rank by DF
1    CHITTARO L       0.54609929          161              20            141             77                2          1
2      DOVIER A       0.34210526          118               4            114             39                4          2
3  PICIARELLI C       0.28571429           57               1             56             16                8          3
4     FONTANA F       0.28301887           55               2             53             15               10          4
5     MICULAN M       0.24358974           83               5             78             19                6          5
6   MONTANARI A       0.13846154          196               1            195             27                1          6
7   POLICRITI A       0.12962963          109               1            108             14                5          7
8      PIAZZA C       0.11111111           81               0             81              9                7          8
9     MIZZARO S       0.09600000          130               5            125             12                3          9
10   FORESTI GL       0.07142857           56               0             56              4                9         10

Il fattore di dominanza è un rapporto che indica la frazione di articoli con più autori in cui uno studioso compare come primo autore.

nessuno è stato primo autore di tutti gli articoli pubblicati

H-index degli autori

L’h-index è una metrica a livello di autore che cerca di misurare sia la produttività che l’impatto citazionale delle pubblicazioni di uno scienziato o di uno studioso.

L’indice si basa sull’insieme degli articoli più citati dello scienziato e sul numero di citazioni ricevute in altre pubblicazioni. L’indice è strutturato per quantificare mediante un singolo indice numerico non solo la produzione, ma anche l’influenza di uno scienziato, distinguendolo da chi avesse pubblicato molti articoli ma di scarso interesse.

La funzione Hindex calcola l’indice H degli autori o l’indice H delle fonti e le sue varianti (g-index e m-index) in una raccolta bibliografica.

Gli argomenti della funzione sono: M un data frame bibliografico; campo è un elemento di carattere che definisce l’unità di analisi in termini di autori (campo = “auhtor”) o di fonti (campo = “source”); elementi un vettore di caratteri contenente i nomi degli autori (o delle fonti) per i quali si vuole calcolare l’H-index. L’argomento ha la forma c(“COGNOME1 N”, “COGNOME2 N”,…)

Per calcolare l’h index di … in questa raccolta: NON SERVE

Per calcolare l’h-index dei primi 10 autori più produttivi (in questa raccolta):

        Element h_index g_index   m_index   TC  NP PY_start
1    CHITTARO L      39      63 1.1470588 4684 161     1991
2      DOVIER A      18      29 0.6666667 1197 118     1998
3     FONTANA F       8      12 0.5333333  245  55     2010
4    FORESTI GL      14      27 0.7000000  822  56     2005
5     MICULAN M      16      23 0.5161290  695  83     1994
6     MIZZARO S      20      33 0.7142857 1362 130     1997
7   MONTANARI A      22      35 0.6875000 2058 196     1993
8      PIAZZA C      15      27 0.6000000  854  81     2000
9  PICIARELLI C      16      28 0.8000000  901  57     2005
10  POLICRITI A      19      35 0.5428571 1552 109     1990

h index piu alto: chittaro, montanari, mizzaro

Produttività dei Top-Autori nel tempo

La funzione AuthorProdOverTime calcola e traccia la produzione degli autori (in termini di numero di pubblicazioni e di citazioni totali all’anno) nel tempo.

Gli argomenti della funzione sono: M un data frame bibliografico; k è il numero di k Top Authors; grafico è una logica. Se grafico=TRUE, la funzione traccia il grafico della produzione degli autori nel tempo.

vediamo che nel 2017 mizzaro ha pubblicato ben 19 articoli

      Author year freq TC       TCpY
1 CHITTARO L 1991    1  3 0.08823529
2 CHITTARO L 1993    1  1 0.03125000
3 CHITTARO L 1994    1  9 0.29032258
4 CHITTARO L 1995    3 16 0.53333333
5 CHITTARO L 1996    2 81 2.79310345
6 CHITTARO L 1997    2 27 0.96428571

Stima dei coefficienti della Legge di Lotka

La funzione lotka stima i coefficienti della legge di Lotka per la produttività scientifica (Lotka A.J., 1926).

La legge di Lotka descrive la frequenza di pubblicazione degli autori in un determinato campo come una legge quadratica inversa, in cui il numero di autori che pubblicano un certo numero di articoli è un rapporto fisso rispetto al numero di autori che pubblicano un singolo articolo. Questo presupposto implica che il coefficiente beta teorico della legge di Lotka è pari a 2.

Utilizzando la funzione Lotka è possibile stimare il coefficiente Beta della nostra collezione bibliografica e valutare, attraverso un test statistico, la somiglianza di questa distribuzione empirica con quella teorica.

  N.Articles N.Authors       Freq
1          1       645 0.63735178
2          2       134 0.13241107
3          3        51 0.05039526
4          4        36 0.03557312
5          5        19 0.01877470
6          6        14 0.01383399

Coefficiente beta:

[1] 1.132216

Costante:

[1] 0.1040143

Bontà di adattamento:

[1] 0.7852343

P-value test a due campioni:

[1] 0.000000000001162181

La tabella mostra la distribuzione osservata della produttività scientifica nel nostro esempio.

Il coefficiente Beta stimato è 1,13, con una bontà di adattamento pari a 0,78. Il test di Kolmogorov-Smirnoff a due campioni fornisce un valore di 0,00000… che significa che c’è una differenza significativa tra la distribuzione osservata e quella teorica di Lotka.

È possibile confrontare le due distribuzioni utilizzando la funzione plot:

Matrici di rete bibliografica

Gli attributi del manoscritto sono collegati tra loro attraverso il manoscritto stesso: autore/i alla rivista, parole chiave alla data di pubblicazione, ecc.

Queste connessioni di diversi attributi generano reti bipartite che possono essere rappresentate come matrici rettangolari (Manoscritti x Attributi).

Inoltre, le pubblicazioni scientifiche contengono regolarmente riferimenti ad altri lavori scientifici. Questo genera un’altra rete, quella delle co-citazioni o reti di accoppiamento.

Queste reti vengono analizzate per cogliere le proprietà significative del sistema di ricerca sottostante e, in particolare, per determinare l’influenza di unità bibliometriche come studiosi e riviste.

Reti bipartite

cocMatrix è una funzione generale per calcolare una rete bipartita selezionando uno degli attributi dei metadati.

Ad esempio, per creare una rete Manoscritto x Fonte di pubblicazione è necessario utilizzare il tag di campo “SO”.

manSource è una matrice binaria rettangolare che rappresenta una rete bipartita in cui le righe e le colonne sono rispettivamente manoscritti e fonti.

L’elemento generico \(manSource_{ij}\) è 1 se il manoscritto i è stato pubblicato nella fonte j, 0 altrimenti.

La somma della colonna j-esima \(manSource_j\) rappresenta il numero di manoscritti pubblicati nella fonte j.

Ordinando, in ordine decrescente, le somme delle colonne di manSource, si possono vedere le fonti di pubblicazione più rilevanti:

LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE (INCLUDING SUBSERIES LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LECTURE NOTES IN BIOINFORMATICS) 
                                                                                                                                 245 
                                                                                                           CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS 
                                                                                                                                 115 
                                                                                                        THEORETICAL COMPUTER SCIENCE 
                                                                                                                                  31 
                                                                            LEIBNIZ INTERNATIONAL PROCEEDINGS IN INFORMATICS, LIPICS 
                                                                                                                                  28 
                                                                                      ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES 
                                                                                                                                  26 

Rete delle citazioni

                                                                                                                                                        MOSZKOWSKI B. REASONING ABOUT DIGITAL CIRCUITS (1983) 
                                                                                                                                                                                                           36 
                                                                                                 ALLEN J.F. MAINTAINING KNOWLEDGE ABOUT TEMPORAL INTERVALS COMMUNICATIONS OF THE ACM 26 11 PP. 832-843 (1983) 
                                                                                                                                                                                                           32 
BRESOLIN D. GORANKO V. MONTANARI A. SCIAVICCO G. PROPOSITIONAL INTERVAL NEIGHBORHOOD LOGICS: EXPRESSIVENESS DECIDABILITY AND UNDECIDABLE EXTENSIONS ANNALS OF PURE AND APPLIED LOGIC 161 3 PP. 289-304 (2009) 
                                                                                                                                                                                                           25 
                                                                                                       VENEMA Y. A MODAL LOGIC FOR CHOPPING INTERVALS JOURNAL OF LOGIC AND COMPUTATION 1 4 PP. 453-476 (1991) 
                                                                                                                                                                                                           25 
                                                                                                HALPERN J. SHOHAM Y. A PROPOSITIONAL MODAL LOGIC OF TIME INTERVALS JOURNAL OF THE ACM 38 4 PP. 935-962 (1991) 
                                                                                                                                                                                                           23 

Rete degli autori: manoscritto x autore, conta quanti articoli fatti da autori

MONTANARI A  CHITTARO L   MIZZARO S    DOVIER A POLICRITI A 
        196         161         130         118         109 

Accoppiamento bibliografico

Si dice che due articoli sono accoppiati bibliograficamente se almeno una fonte citata compare nelle bibliografie di entrambi gli articoli (Kessler, 1963). (papers A e B sono accoppiati bibliograficamente perchè hanno citato entrambi papers C, D, E)

Una rete di accoppiamento può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale: \[B = A\cdot A^T\] dove A è una rete bipartita.

L’elemento \(b_{i,j}\) indica quanti accoppiamenti bibliografici esistono tra i papers i e j.

B è una matrice simmetrica \(B=B^T\).

La forza dell’accoppiamento di due articoli, i e j, è definita semplicemente dal numero di riferimenti che gli articoli hanno in comune, come dato dall’elemento \(b_{ij}\) della matrice B.

(adj * trasposta(adj) rappresenta i successori in comune dei nodi, cioè gli stessi nodi che vengono collegati da i e j, nodi che collegano insieme gli stessi nodi (rappresenta la matrice degli accoppiamenti bibliografici))

La funzione biblioNetwork calcola, a partire da un data frame bibliografico, le reti di accoppiamento più frequentemente utilizzate: Autori, Fonti e Paesi.

biblioNetwork utilizza due argomenti per definire la rete da calcolare: - l’argomento di analisi può essere “citazione”, “accoppiamento”, “collaborazione” o “co-occorrenze”. - L’argomento della rete può essere “autori”, “riferimenti”, “fonti”, “paesi”, “università”, “parole chiave”, “parole_chiave_autore”, “titoli” e “abstract”.

Gli articoli con pochi riferimenti, quindi, tenderebbero a essere più debolmente accoppiati dal punto di vista bibliografico, se la forza di accoppiamento viene misurata semplicemente in base al numero di riferimenti che gli articoli contengono in comune.

Ciò suggerisce che potrebbe essere più pratico passare a una misura relativa dell’accoppiamento bibliografico.

La funzione normalizeSimilarity calcola la forza di associazione, l’inclusione, la somiglianza di Jaccard o di Salton tra i vertici di una rete. normalizeSimilarity può essere richiamata direttamente dalla funzione networkPlot() utilizzando l’argomento normalize.

           vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
4        dovier a       1     5.93614719      0.03333333          0.05018926
5     policriti a       1     1.13648296      0.03125000          0.04440508
7        piazza c       1     4.98330836      0.03333333          0.04987707
11     pontelli e       1     5.02023810      0.03225806          0.04775414
12    formisano a       1     0.44835165      0.02857143          0.03713586
13         sala p       1     0.23168498      0.02941176          0.03938667
14    sciavicco g       1    10.18687979      0.03571429          0.05558548
18        peron a       1     0.48926074      0.03030303          0.04183544
19     bresolin d       1     0.23168498      0.02941176          0.03938667
20     bozzelli l       1     0.07142857      0.02857143          0.03697284
21 della monica d       1     1.13648296      0.03125000          0.04440508
23     molinari a       1     0.48926074      0.03030303          0.04183544
24      monica dd       1     3.59759407      0.03225806          0.04725540
25      goranko v       1     0.90479798      0.02941176          0.03960194
3       mizzaro s       2     6.67976190      0.02857143          0.04099937
8    piciarelli c       2     0.49682540      0.02439024          0.02461762
9      foresti gl       2     6.12301587      0.02631579          0.03510770
15      roitero k       2     3.28809524      0.02702703          0.03534667
16    scagnetto i       2     0.11111111      0.02325581          0.01909874
17        serra g       2     3.08690476      0.02631579          0.03279471
22    demartini g       2     0.10000000      0.02272727          0.01668790
1     montanari a       3    20.84640360      0.03846154          0.06179634
2      chittaro l       3    48.31068931      0.04000000          0.06733006
6       miculan m       3     6.09358974      0.02857143          0.03912209
10      fontana f       4     0.00000000      0.02173913          0.01147244

-> non riesco a capire il grado per ogni nodo, segna solo grado/max grado

-> scrivere commenti a questa rete, vedendo le varie misure di centralità: vedere nodo piu centrale etc

Co-citazione bibliografica

Si parla di co-citazione di due articoli quando entrambi sono citati in un terzo articolo. La co-citazione è la frequenza con cui due documenti sono citati insieme da altri documenti. La citazione può quindi essere vista come la controparte dell’accoppiamento bibliografico. (quindi papers A e B sono associati perchè sono co-citati nella bibliografia dei papers C, D, E)

Una rete di co-citazione può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale: \[C=A^T×A\] dove A è una rete bipartita. Due documenti sono collegati da un arco nella rete se sono citati insieme in uno o più documenti.

Come la matrice B, anche la matrice C è simmetrica. La diagonale principale di C contiene il numero di casi in cui un riferimento è citato nel nostro data frame.

In altre parole, l’elemento diagonale \(c_i\) è il numero di citazioni locali del riferimento i. L’elemento \(c_{i,j}\) rappresenta quante volte i documenti i e j sono stati co-citati insieme?

(trasposta(adj) * adj rappresenta i predecessori in comune dei nodi, cioè i e j sono collegati dallo stesso nodo di partenza, appunto il predecessore è uguale (rappresenta la matrice delle co-citazioni))

Utilizzando la funzione biblioNetwork, è possibile calcolare una rete di citazioni classiche:

-> descrivere rete con le varie misure



Main statistics about the network

 Size                                  28248 
 Density                               0.002 
 Transitivity                          0.874 
 Diameter                              24 
 Degree Centralization                 0.025 
 Average path length                   7.712 
 

La rete è davvero grande e sparsa

Collaborazione autori

La rete di collaborazione scientifica è una rete in cui i nodi sono gli autori e i legami sono le coautorialità, in quanto quest’ultima è una delle forme più documentate di collaborazione scientifica (Glanzel, 2004).

Una rete di collaborazione tra autori può essere ottenuta utilizzando la formulazione generale: \[AC=A^T×A\] dove A è una rete bipartita Manoscritti x Autori.

L’elemento diagonale \(ac_i\) è il numero di papers di cui il ricercatore i è autore o coautore.

Utilizzando la funzione biblioNetwork, è possibile calcolare una rete di collaborazione tra autori:

         vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
2    chittaro l       1    104.0937022      0.01724138          0.04010246
6     miculan m       1     27.7710751      0.01449275          0.02774521
8  piciarelli c       1      2.5277778      0.01234568          0.02740807
9    foresti gl       1     40.7595238      0.01538462          0.05193366
10    fontana f       1      2.0000000      0.01098901          0.01837675
17  scagnetto i       1     33.0877675      0.01470588          0.03271515
18      serra g       1     81.8256989      0.01587302          0.04862541
19    brajnik g       1      5.7349335      0.01408451          0.02630014
20      ranon r       1      5.6619048      0.01190476          0.01849130
25  micheloni c       1      1.4761905      0.01234568          0.02680649
28      tasso c       1     20.1095367      0.01515152          0.04362959
4      dovier a       2     12.9590804      0.01298701          0.03419016
5   policriti a       2     63.0502603      0.01408451          0.06050805
7      piazza c       2      6.4073260      0.01298701          0.03356030
11     lancia g       2      0.0000000      0.01010101          0.01071465
12   pontelli e       2      0.3333333      0.01041667          0.02863919
13  formisano a       2      0.0000000      0.01030928          0.02261280
1   montanari a       3    149.7373916      0.01785714          0.06829667
14       sala p       3      7.6666667      0.01369863          0.03925775
15  sciavicco g       3     65.6352227      0.01587302          0.03266792
21      peron a       3      3.9833333      0.01298701          0.03335311
22   bresolin d       3      0.0000000      0.01315789          0.02139253
23    gigante n       3     11.9320095      0.01449275          0.03294865
24   bozzelli l       3      0.0000000      0.01219512          0.02150901
27     geatti l       3     29.4044085      0.01470588          0.02748925
3     mizzaro s       4     26.0528726      0.01315789          0.04851419
16    roitero k       4      5.2903123      0.01190476          0.03181247
26  della mea v       4      6.2093599      0.01176471          0.03215018
29  demartini g       4      5.2903123      0.01190476          0.03181247
30  maddalena e       4      0.0000000      0.00990099          0.02643640

-> descrivere rete con le varie misure

Collaborazione tra Paesi

Rete dei Paesi

         ITALY            USA UNITED KINGDOM          SPAIN      AUSTRALIA 
          1244            125             64             58             44 

                                     node       degree
italy                               italy 1.0000000000
usa                                   usa 0.1472312704
united kingdom             united kingdom 0.0824104235
spain                               spain 0.0723127036
australia                       australia 0.0557003257
france                             france 0.0517915309
denmark                           denmark 0.0413680782
switzerland                   switzerland 0.0361563518
germany                           germany 0.0348534202
finland                           finland 0.0224755700
canada                             canada 0.0175895765
netherlands                   netherlands 0.0166123779
iceland                           iceland 0.0153094463
south africa                 south africa 0.0136807818
sweden                             sweden 0.0127035831
turkey                             turkey 0.0117263844
hong kong                       hong kong 0.0117263844
new zealand                   new zealand 0.0097719870
portugal                         portugal 0.0094462541
czech republic             czech republic 0.0091205212
israel                             israel 0.0081433225
macedonia                       macedonia 0.0078175896
romania                           romania 0.0068403909
austria                           austria 0.0061889251
serbia                             serbia 0.0061889251
poland                             poland 0.0058631922
belgium                           belgium 0.0058631922
japan                               japan 0.0055374593
china                               china 0.0048859935
india                               india 0.0048859935
north macedonia           north macedonia 0.0045602606
ireland                           ireland 0.0045602606
lithuania                       lithuania 0.0045602606
slovenia                         slovenia 0.0035830619
united arab emirates united arab emirates 0.0032573290
chile                               chile 0.0029315961
saudi arabia                 saudi arabia 0.0029315961
greece                             greece 0.0026058632
iran                                 iran 0.0026058632
korea                               korea 0.0026058632
bulgaria                         bulgaria 0.0016286645
egypt                               egypt 0.0013029316
hungary                           hungary 0.0009771987
mexico                             mexico 0.0009771987

ovviamente italia paese con piu collegamenti, segue usa, uk e spagna

Rete storica delle citazioni dirette

La mappa storiografica è un grafo proposto da E. Garfield (2004) per rappresentare una mappa di rete cronologica delle citazioni dirette più rilevanti risultanti da una raccolta bibliografica.

La funzione genera una matrice cronologica della rete di citazioni dirette che può essere tracciata con histPlot:


 Legend

                                                               Label
1                            BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL
2                            BRESOLIN D, 2014, ANN MATH ARTIF INTELL
3                                      MOLINARI A, 2016, ACTA INFORM
4                             BOZZELLI L, 2018, ACM TRANS COMPUT LOG
5                                   BRESOLIN D, 2010, J LOGIC COMPUT
6                                 BRESOLIN D, 2014, THEOR COMPUT SCI
7            MONTANARI A, 2010, LEIBNIZ INT PROC INFORMATICS, LIPICS
8                           MONTANARI A, 2010, LECT NOTES COMPUT SCI
9                                   ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL
10                                  ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL
11                                ROITERO K, 2018, J DATA INF QUAL-a
12                               ROITERO K, 2020, INF PROCESS MANAGE
13 ROITERO K, 2020, SIGIR - PROC INT ACM SIGIR CONF RES DEV INF RETR
14    MIZZARO S, 2007, PROC ANNU INT ACM SIGIR CONF RES DEV INF RETR
15                           BOZZELLI L, 2016, LECT NOTES COMPUT SCI
16                       BRESOLIN D, 2007, LECT NOTES COMPUT SCI-a-b
17            MOLINARI A, 2015, LEIBNIZ INT PROC INFORMATICS, LIPICS
18                      BRESOLIN D, 2011, PROC SYMP LOGIC COMPUT SCI
19                           BRESOLIN D, 2008, LECT NOTES COMPUT SCI
20                           BRESOLIN D, 2008, LECT NOTES COMPUT SCI
21                               BRESOLIN D, 2007, J AUTOM REASONING
22                             GORANKO V, 2003, J UNIVERS COMPUT SCI
                                                                                                        Author_Keywords
1                                                              INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TILING PROBLEMS; UNDECIDABILITY
2                                                    COMPLEXITY; DECIDABILITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TABLEAU METHODS
3                                                                                                                      
4                                                               EXPRESSIVENESS; MODEL CHECKING; NTERVAL TEMPORAL LOGICS
5                                                                                                                      
6                            COMPLEXITY; DECIDABILITY; DISCRETE LINEAR ORDERS; EXPRESSIVENESS; INTERVAL TEMPORAL LOGICS
7                                                COMPASS STRUCTURES; COMPLEXITY; DECIDABILITY; INTERVAL TEMPORAL LOGICS
8                                                                                                                      
9           EVOLUTIONARY ALGORITHMS; FEW TOPICS; REPRODUCIBILITY; TEST COLLECTION; TOPIC SELECTION STRATEGY; TOPIC SETS
10 AUTOMATIC RETRIEVAL EVALUATION; FEW TOPICS; RELEVANCE JUDGMENTS; REPRODUCIBILITY; TEST COLLECTIONS; TOPIC DIFFICULTY
11                                                                                                                 <NA>
12                           AUTOMATIC EVALUATION; INFORMATION RETRIEVAL EVALUATION; MACHINE LEARNING; TOPIC DIFFICULTY
13                                                               CLASSIFICATION; CROWDSOURCING; INFORMATION CREDIBILITY
14                                             IR EVALUATION; KLEINBERG'S HITS ALGORITHM; SOCIAL NETWORK ANALYSIS; TREC
15                                                                                                                     
16                                                                                                                 <NA>
17                                                                  COMPLEXITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; MODEL CHECKING
18                                                                                                                     
19                                                                                                                     
20                                                                                                                     
21                  INTERVAL TEMPORAL LOGIC; RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC; TABLEAUX-BASED DECISION PROCEDURES
22                                                          AXIOMATIC SYSTEMS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; TABLEAU SYSTEMS
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 KeywordsPlus
1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            
2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            
3                                                                                                         HYDRAULIC STRUCTURES; TEMPORAL LOGIC; INTERVAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; LOWER BOUNDS; MODEL CHECKING PROBLEM; SMALL MODEL THEOREM; TEMPORAL AGGREGATION; TEMPORAL RELATION; MODEL CHECKING
4                                                                              COMPUTER CIRCUITS; HYDRAULIC STRUCTURES; MODEL CHECKING; SEMANTICS; COMPONENT STATE; COMPUTATION TREES; EXPRESSIVENESS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; LOGIC MODEL CHECKING; STANDARD LOGIC; TRACE-BASED SEMANTICS; TEMPORAL LOGIC
5                                                                                                                                COMPUTER SCIENCE; FORMAL LOGIC; DECISION PROCEDURE; LINEAR ORDERINGS; PSEUDO-MODELS; PSPACE COMPLETENESS; SPECIAL TREATMENTS; SUB-INTERVAL; SUBINTERVALS; THEOREM PROVERS; LOGIC PROGRAMMING
6                                                                                                 COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; HYDRAULIC STRUCTURES; COMPLEXITY; EXPRESSIVE POWER; EXPRESSIVENESS; INTERVAL STRUCTURES; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LINEAR ORDER; SATISFIABILITY PROBLEMS; TEMPORAL REASONING; TEMPORAL LOGIC
7                                                                                                                                            COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTER SCIENCE; COMPLEXITY; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; NATURAL NUMBER; POINT-BASED; SATISFIABILITY PROBLEMS; SMALL MODEL THEOREM; TEMPORAL LOGIC
8                                                                              LINGUISTICS; TEMPORAL LOGIC; TRANSLATION (LANGUAGES); ALLEN'S INTERVAL ALGEBRA; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LINEAR ORDER; MODAL LOGIC; MODAL OPERATORS; NATURAL TIME; NEIGHBORHOOD LOGIC; SATISFIABILITY PROBLEMS; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY
9                                                                                                                                                                INFORMATION RETRIEVAL SYSTEMS; SEARCH ENGINES; FEW TOPICS; REPRODUCIBILITIES; TEST COLLECTION; TOPIC SELECTION STRATEGY; TOPIC SETS; EVOLUTIONARY ALGORITHMS
10                                                                                                                                                                   INFORMATION RETRIEVAL SYSTEMS; AUTOMATIC RETRIEVAL; FEW TOPICS; RELEVANCE JUDGMENT; REPRODUCIBILITIES; TEST COLLECTION; TOPIC DIFFICULTY; SEARCH ENGINES
11                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       <NA>
12                                                                                         DATA FUSION; LEARNING SYSTEMS; AUTOMATIC EVALUATION; COMBINATION STRATEGIES; DATA FUSION TECHNIQUE; EFFECTIVENESS EVALUATION; RELEVANCE JUDGMENT; RETRIEVAL EFFECTIVENESS; SYSTEMATIC ANALYSIS; TOPIC DIFFICULTY; MACHINE LEARNING
13                                                                                                                                                             CROWDSOURCING; INFORMATION RETRIEVAL; EXPERT JUDGMENT; GRANULARITY LEVELS; INFORMATION CREDIBILITIES; MEDICAL DOCTORS; RESEARCH QUESTIONS; LARGE SCALE SYSTEMS
14                                                                                                                                                 DATA ACQUISITION; ELECTRIC NETWORK ANALYSIS; GRAPH THEORY; IR EVALUATION; KLEINBERG'S HITS ALGORITHM; SOCIAL NETWORK ANALYSIS; SYSTEMS-TOPICS GRAPH; INFORMATION RETRIEVAL
15                                                                                                         COMPUTER CIRCUITS; RECONFIGURABLE HARDWARE; TEMPORAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; LOWER BOUNDS; MODAL LOGIC; MODEL CHECKING PROBLEM; NEIGHBOURHOOD; POINT-BASED; PSPACE-COMPLETE; TIME INTERVAL; MODEL CHECKING
16                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       <NA>
17                                                                             COMPUTER CIRCUITS; HYDRAULIC STRUCTURES; RECONFIGURABLE HARDWARE; TEMPORAL LOGIC; COMPLEXITY; EFFECTIVE TOOL; ELEMENTARY MODEL; INTERVAL LOGIC; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; KRIPKE STRUCTURE; SYSTEM VERIFICATIONS; TIME INTERVAL; MODEL CHECKING
18                                                                                            COMPUTATION THEORY; HYDRAULIC STRUCTURES; SEMANTICS; TEMPORAL LOGIC; COMPLETE CLASSIFICATION; INTERVAL LOGIC; LINEAR ORDER; MODAL LOGIC; NATURAL SEMANTICS; TEMPORAL STRUCTURES; UNDECIDABILITY; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY
19                        ARTIFICIAL INTELLIGENCE; AUTOMATA THEORY; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; HYDRAULIC STRUCTURES; COMPLETE CLASSIFICATIONS; INTERVAL STRUCTURES; INTERVAL TEMPORAL LOGICS; MODAL LOGICS; MODAL OPERATORS; TEMPORAL STRUCTURES; TIME INTERVALS; UNDECIDABILITY; UNDECIDABILITY RESULTS; TEMPORAL LOGIC
20 BIONICS; COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTER SCIENCE; INFORMATION THEORY; DECISION PROCEDURES; INTERVAL LOGICS; INTERVAL TEMPORAL LOGICS; LINEAR ORDERS; NEIGHBORHOOD LOGICS; ORDERED DOMAINS; PROPOSITIONAL LANGUAGES; RESEARCH AREAS; SPECIFIC CLASSES; SUB INTERVALS; TEMPORAL STRUCTURES; ARTIFICIAL INTELLIGENCE
21                                                                                                                  COMPUTABILITY AND DECIDABILITY; COMPUTATIONAL COMPLEXITY; DECISION THEORY; SEMANTICS; INTERVAL TEMPORAL LOGIC; RIGHT PROPOSITIONAL NEIGHBORHOOD LOGIC; TABLEAUX-BASED DECISION PROCEDURES; TEMPORAL LOGIC
22                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           
                              DOI Year LCS GCS
1       10.1007/s10472-013-9376-4 2014  25  38
2       10.1007/s10472-013-9337-y 2014   2  22
3       10.1007/s00236-015-0250-1 2016  22  42
4                 10.1145/3281028 2018  22  17
5           10.1093/logcom/exn063 2010  33  49
6       10.1016/j.tcs.2014.03.033 2014  13  36
7  10.4230/LIPIcs.STACS.2010.2488 2010  18  34
8    10.1007/978-3-642-14162-1_29 2010  26  54
9                 10.1145/3239573 2018  17   4
10                10.1145/3241064 2018  17   5
11                           <NA>   NA  NA  NA
12      10.1016/j.ipm.2019.102149 2020  30   7
13        10.1145/3397271.3401112 2020  15  34
14        10.1145/1277741.1277824 2007  18  68
15   10.1007/978-3-319-40229-1_27 2016  14  18
16                           <NA>   NA  NA  NA
17    10.4230/LIPIcs.CSL.2015.193 2015  15  18
18           10.1109/LICS.2011.35 2011  13  27
19   10.1007/978-3-540-89439-1_41 2008  17  44
20    10.1007/978-3-540-87803-2_7 2008  11  17
21      10.1007/s10817-006-9051-0 2007  26  37
22                                2003  23  64

Analisi parole chiave

Rete parole chiave

Rete Keyword Scopus

      COMPUTER CIRCUITS               SEMANTICS          TEMPORAL LOGIC       LOGIC PROGRAMMING ARTIFICIAL INTELLIGENCE 
                    121                      97                      94                      91                      87 

Rete co-occorrenze parole chiave

                           vertex cluster btw_centrality clos_centrality pagerank_centrality
6           information retrieval       1     19.5440476      0.02127660          0.02312126
8                      algorithms       1     12.9112554      0.02083333          0.04849195
12                virtual reality       1     18.6545455      0.02000000          0.01642496
17                 mobile devices       1     71.5831169      0.02380952          0.01835430
19            computer simulation       1     47.1402597      0.02272727          0.03406490
20                  deep learning       2      1.0833333      0.01369863          0.01221384
23                          human       2      0.2500000      0.01666667          0.03684086
24                         humans       2      2.1166667      0.01724138          0.03437656
25                        article       2     14.5251082      0.01886792          0.03018056
1               computer circuits       3      0.0000000      0.01388889          0.08820886
2                       semantics       3      0.5928571      0.01538462          0.06530626
3               logic programming       3     18.3980519      0.01639344          0.05627130
4                  temporal logic       3      2.8190476      0.01612903          0.07092624
7                 automata theory       3      3.7159091      0.01666667          0.04178205
9  computability and decidability       3     10.3902597      0.01754386          0.04372405
10                 model checking       3      1.7083333      0.01639344          0.04777148
13                   formal logic       3      0.4837662      0.01515152          0.04409430
14             computation theory       3     29.0920996      0.02000000          0.04036151
15 computer programming languages       3      3.3187229      0.01960784          0.03986053
21                        algebra       3      0.8333333      0.01388889          0.03245140
22                   calculations       3      7.7143939      0.01724138          0.02372588
5         artificial intelligence       4      5.2016234      0.01851852          0.05125958
11               computer science       4     22.4591991      0.01923077          0.03355208
16                problem solving       4     28.2877706      0.02127660          0.03360397
18            mathematical models       4      6.1202381      0.01886792          0.03303133

vediamo che ci sono quattro clusters, descriverli?



Main statistics about the network

 Size                                  6244 
 Density                               0.004 
 Transitivity                          0.233 
 Diameter                              6 
 Degree Centralization                 0.116 
 Average path length                   2.977 
 

Word cloud

parole chiavi più presenti: computer circuits, semantics, logic programming

Mappa tematica

L’analisi delle co-parole chiave disegna cluster di parole chiave. Questi vengono considerati come temi, la cui densità e centralità possono essere utilizzate per classificare i temi e mapparli in un diagramma bidimensionale.

La mappa tematica è un diagramma molto intuitivo e possiamo analizzare i temi in base al quadrante in cui sono collocati: (1) quadrante in alto a destra: temi motori; (2) quadrante in basso a destra: temi di base; (3) quadrante in basso a sinistra: temi emergenti o in via di estinzione; (4) quadrante in alto a sinistra: temi molto specializzati/di nicchia.

# A tibble: 6 × 11
  groups words                                 name_full     n centrality density rcentrality rdensity name  color  freq
   <dbl> <chr>                                 <chr>     <int>      <dbl>   <dbl>       <dbl>    <dbl> <chr> <chr> <dbl>
1      1 "virtual reality 53\nmobile devices … virtual …    68      2.00     21.2           3        5 virt… #E41…   981
2      2 "algorithms 63\ncomputer simulation … algorith…    40      2.88     12.2           5        1 algo… #377…   620
3      3 "semantics 97\nlogic programming 91\… semantics    70      3.55     14.3           6        3 sema… #4DA…  1492
4      4 "information retrieval 71\nwebsites … informat…    17      0.707    12.4           2        2 info… #984…   325
5      5 "computer circuits 121\ntemporal log… computer…    49      2.20     18.9           4        4 comp… #FF7…  1113
6      6 "finite element method 17\nheat conv… finite e…     6      0.100    24.4           1        6 fini… #A65…    55

Conclusioni?

sskskskk